DOI: https://doi.org/10.24106/kefdergi.1795785
تاريخ النشر: 2025-10-06
المؤلف: Meryem Dilek وآخرون
الموضوع الرئيسي: ممارسات التعليم والتحديات
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة الصور الذهنية للأكاديميين بشأن الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال استخدام الاستعارات. شارك في البحث 93 أكاديمياً من جامعات مختلفة في تركيا، والذي استخدم نموذج شبه هيكلي لجمع البيانات. كشفت التحليلات عن 67 استعارة فريدة، مع تسع استعارات متكررة، تم تصنيفها إلى ثلاثة مواضيع رئيسية: إيجابية، سلبية، ومترددة. تضمنت الاستعارات الإيجابية مواضيع مثل “الذكاء الإنساني”، “الكفاءة والدعم”، “التعلم ونقل المعرفة”، و”الابتكار والإبداع”. على العكس، شملت الاستعارات السلبية “مخاوف أمنية”، “فقدان السيطرة”، “تضليل”، “مخاوف أخلاقية”، و”عدم المساواة”. تميزت الفئة المترددة بمواضيع مثل “السلطة والخطر”، “الابتكار وعدم اليقين”، و”الكفاءة والمخاطر”.
تشير النتائج إلى أن الأكاديميين يرون بشكل عام أن الذكاء الاصطناعي أداة مفيدة تعزز من عمليات العمل والكفاءة، مع الاعتراف أيضاً بعيوبه المحتملة، بما في ذلك القضايا الأمنية والمآزق الأخلاقية. ومن الجدير بالذكر أن موضوع “الكفاءة والدعم” ظهر كأكثر الاستعارات المذكورة بشكل متكرر، مما يشير إلى نظرة إيجابية بشكل أساسي تجاه الذكاء الاصطناعي. تسلط هذه التقييم المتوازن الضوء على أهمية النظر في كل من المزايا والمخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، مما يوفر رؤى قيمة لصياغة السياسات والممارسات المثلى المستقبلية في دمج الذكاء الاصطناعي.
مقدمة
ت outlines مقدمة ورقة البحث التأثير التحويلي للتكنولوجيا، وخاصة الذكاء الاصطناعي (AI)، على الهياكل الاجتماعية وحياة الأفراد. يُعرف الذكاء الاصطناعي بأنه قدرة النظام على تفسير البيانات، والتعلم منها، والتكيف لتحقيق أهداف محددة. تنشأ تعقيدات تعريف الذكاء الاصطناعي من الطبيعة الغامضة للذكاء البشري، وتأثير الذكاء الاصطناعي – الذي يقلل من إدراك الذكاء مع تحول المهام إلى روتين – والمراحل والأنواع المتنوعة من الذكاء الاصطناعي. يتم تقديم السياق التاريخي، مع تسليط الضوء على المعالم الرئيسية مثل العمل الأساسي لألان تورينغ وتأسيس مصطلح “الذكاء الاصطناعي” في مؤتمر دارتموث عام 1956.
يتم مناقشة دمج الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، بما في ذلك التعليم والرعاية الصحية والمالية والنقل، مما يظهر إمكانيته في تعزيز الإنتاجية واتخاذ القرارات. ومع ذلك، تتناول الورقة أيضاً التحديات الكبيرة التي يطرحها الذكاء الاصطناعي، مثل مخاوف الخصوصية، وفقدان الوظائف، والمآزق الأخلاقية الناجمة عن البيانات المتحيزة. في الأوساط الأكاديمية، يتطور دور الذكاء الاصطناعي، مع تطبيقات تحسن من كفاءة البحث ولكن تثير قضايا أخلاقية مثل الانتحال وتناقص العنصر البشري في العمل الأكاديمي. تشير الدراسات الحديثة إلى أنه بينما تعزز أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT الإنتاجية والتحفيز بين المستخدمين، فإنها تثير أيضاً مخاوف بشأن الدقة والاستخدام الأخلاقي. يُعتبر فهم تصورات الأكاديميين حول الذكاء الاصطناعي أمراً حيوياً لدمجه بشكل ذي مغزى في الممارسات الأكاديمية.
النتائج
تكشف نتائج هذه الدراسة أن الأكاديميين استخدموا ما مجموعه 93 استعارة مميزة لتصور الذكاء الاصطناعي (AI). من بين هذه الاستعارات، ظهرت 67 استعارة مرة واحدة فقط، بينما كانت 9 متكررة. كانت الاستعارة الأكثر ذكرًا هي “طفل” (التكرار $f=6$، 6.45%)، تليها “مساعد” ($f=4$، 4.30%)، و”حاسوب” و”معلم” (كلاهما $f=3$، 3.23%). يتم تفصيل التوزيع الكامل للاستعارات، بما في ذلك تكراراتها ونسبها، في الجدول 1.
تشير التحليلات إلى أن الاستعارات الأكثر استخدامًا تبرز بشكل أساسي الصفات الإيجابية للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يبرز التوزيع العام للتكرار أيضًا اهتمامًا كبيرًا بالجوانب السلبية للذكاء الاصطناعي. تصنف تحليل المحتوى للمبررات لهذه الاستعارات إلى ثلاث مجموعات رئيسية: إيجابية، سلبية، ومترددة. توفر هذه التصنيفات الموضوعية فهماً دقيقاً للتصورات المتنوعة المحيطة بالذكاء الاصطناعي كما يتضح من الاستعارات المستخدمة من قبل الأكاديميين.
المناقشة
تبحث الدراسة في تصورات الأكاديميين حول الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال التعبيرات الاستعارية، مما يكشف عن فهم دقيق لدور الذكاء الاصطناعي في الأوساط الأكاديمية. تحدد الدراسة مواضيع إيجابية وسلبية في هذه التصورات. تقع الاستعارات الإيجابية بشكل أساسي تحت موضوع “الكفاءة والدعم”، مما يبرز إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تعزيز الإنتاجية وعمليات اتخاذ القرار. تشمل المواضيع الإيجابية الأخرى “الذكاء الإنساني”، الذي يعكس الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحاكي عمليات التفكير البشري، و”المعرفة والتعلم”، مما يبرز دور الذكاء الاصطناعي في تسهيل الوصول إلى المعلومات. على العكس، يتم تصنيف التصورات السلبية إلى مواضيع مثل “فقدان السيطرة”، حيث تكون المخاوف بشأن قدرة الذكاء الاصطناعي على تقويض الاستقلالية البشرية سائدة، و”المخاوف الأمنية”، التي تتناول المخاطر المرتبطة بسوء استخدام الذكاء الاصطناعي.
تؤكد النتائج أن الأكاديميين يرون الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة تكنولوجية ولكن ككيان معقد مرتبط بتداعيات اجتماعية وأخلاقية وأكاديمية. يتم تجسيد هذه الثنائية في المواضيع المترددة التي تعترف بفوائد الذكاء الاصطناعي المحتملة جنبًا إلى جنب مع مخاطرها الكامنة. تسهم الدراسة في النقاش حول الذكاء الاصطناعي في التعليم من خلال تسليط الضوء على الحاجة إلى النظر بعناية في الممارسات الأخلاقية وتداعيات دمج الذكاء الاصطناعي في البيئات الأكاديمية. بشكل عام، تعتبر هذه البحث مرجعًا حيويًا لتطوير استراتيجيات تستفيد من مزايا الذكاء الاصطناعي مع تقليل مخاطرها في السياقات التعليمية.
DOI: https://doi.org/10.24106/kefdergi.1795785
Publication Date: 2025-10-06
Author(s): Meryem Dilek et al.
Primary Topic: Education Practices and Challenges
Overview
This study investigates the mental images of academicians regarding artificial intelligence (AI) through the use of metaphors. A total of 93 academicians from various universities in Türkiye participated in the research, which employed a semi-structured form for data collection. The analysis revealed 67 unique metaphors, with nine recurring ones, categorized into three main themes: positive, negative, and ambivalent. The positive metaphors included themes such as “Humanized Intelligence,” “Efficiency and Support,” “Learning and Knowledge Transfer,” and “Innovation and Creativity.” Conversely, the negative metaphors encompassed “Security Concerns,” “Loss of Control,” “Misleading,” “Ethical Concerns,” and “Inequality.” The ambivalent category featured themes like “Power and Danger,” “Innovation and Uncertainty,” and “Efficiency and Risk.”
The findings indicate that academicians generally perceive AI as a beneficial tool that enhances work processes and efficiency, while also acknowledging its potential drawbacks, including security issues and ethical dilemmas. Notably, the theme of “Efficiency and Support” emerged as the most frequently cited metaphor, suggesting a predominantly positive outlook towards AI. This balanced assessment highlights the importance of considering both the advantages and risks associated with AI, providing valuable insights for the formulation of future policies and best practices in AI integration.
Introduction
The introduction of the research paper outlines the transformative impact of technology, particularly Artificial Intelligence (AI), on social structures and individual lives. AI is defined as a system’s ability to interpret data, learn from it, and adapt to achieve specific goals. The complexity of defining AI arises from the ambiguous nature of human intelligence, the AI effect—which diminishes the perception of intelligence as tasks become routine—and the diverse stages and types of AI. The historical context is provided, highlighting key milestones such as Alan Turing’s foundational work and the establishment of the term “Artificial Intelligence” at the Dartmouth conference in 1956.
AI’s integration into various sectors, including education, healthcare, finance, and transportation, is discussed, showcasing its potential to enhance productivity and decision-making. However, the paper also addresses significant challenges posed by AI, such as privacy concerns, job displacement, and ethical dilemmas stemming from biased data. In academia, AI’s role is evolving, with applications improving research efficiency but raising ethical issues like plagiarism and the diminishing human element in scholarly work. Recent studies indicate that while generative AI tools like ChatGPT enhance productivity and motivation among users, they also provoke concerns about accuracy and ethical use. Understanding academicians’ perceptions of AI is deemed crucial for its meaningful integration into academic practices.
Results
The findings of this study reveal that academicians employed a total of 93 distinct metaphors to conceptualize artificial intelligence (AI). Among these, 67 metaphors appeared only once, while 9 were recurrent. The most frequently cited metaphor was “child” (frequency $f=6$, 6.45%), followed by “assistant” ($f=4$, 4.30%), and “computer” and “teacher” (both $f=3$, 3.23%). The complete distribution of metaphors, including their frequencies and percentages, is detailed in Table 1.
The analysis indicates that the most commonly used metaphors predominantly highlight the positive attributes of AI. However, the overall frequency distribution also underscores significant attention to the negative aspects of AI. A content analysis of the justifications for these metaphors categorized them into three main groups: positive, negative, and ambivalent. This thematic categorization provides a nuanced understanding of the diverse perceptions surrounding AI as reflected in the metaphors used by the academicians.
Discussion
The study investigates academicians’ perceptions of artificial intelligence (AI) through metaphorical expressions, revealing a nuanced understanding of AI’s role in academia. It identifies both positive and negative themes in these perceptions. Positive metaphors predominantly fall under the theme of “Efficiency and Support,” highlighting AI’s potential to enhance productivity and decision-making processes. Other positive themes include “Humanized Intelligence,” which reflects the belief that AI can emulate human thought processes, and “Knowledge and Learning,” emphasizing AI’s role in facilitating access to information. Conversely, negative perceptions are categorized into themes such as “Loss of Control,” where concerns about AI’s potential to undermine human autonomy are prevalent, and “Security Concerns,” which address the risks associated with AI misuse.
The findings underscore that academicians view AI not merely as a technological tool but as a complex entity intertwined with social, ethical, and academic implications. This duality is encapsulated in ambivalent themes that recognize AI’s potential benefits alongside its inherent risks. The study contributes to the discourse on AI in education by highlighting the need for careful consideration of ethical practices and the implications of AI’s integration into academic settings. Overall, the research serves as a critical reference for developing strategies that leverage AI’s advantages while mitigating its risks in educational contexts.